Data Science Tutorials

In diesem Tutorial lernst du, wie du PostgreSQL auf zwei verschiedenen Betriebssystemen - Windows und Mac - installierst.

Lerne, AWS Lake Formation und AWS Glue zu integrieren, um sichere Datenpipelines zu erstellen, Zugriffskontrollen zu konfigurieren und ETL-Workflows zu automatisieren.

Entdecke, was Kardinalität bedeutet und wie sie sich auf Datenverarbeitung, Analyse und maschinelles Lernen auswirkt. Lerne praktische Strategien und Techniken für den Umgang mit hoher Kardinalität kennen, von der Datenvorverarbeitung bis hin zu fortschrittlichen Optimierungstools.

Entdecke die Grundlagen der kartesischen Produkte in SQL. Erfahre, wann und wie du sie effektiv einsetzen kannst, und lerne Best Practices zur Optimierung der Leistung kennen.

Entdecke anhand von praktischen Beispielen und Best Practices, wie du Databricks SQL für effiziente Datenanalysen, Abfragen und Business Intelligence nutzen kannst.

Lerne, wie du UV, den schnellsten Python-Paketmanager aus dem Jahr 2025, nutzen kannst. Entdecke 10x schnelleres Abhängigkeitsmanagement, virtuelle Umgebungen und eine nahtlose Migration von pip, Poetry und Conda.

Erforsche die Grundlagen der Eigenkomposition und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen.

Verstehen, wie materialisierte Ansichten die Abfrageleistung in SQL-Datenbanken verbessern. Lerne die Grenzen und Best Practices von materialisierten Ansichten in verschiedenen Datenbanken kennen.

Lerne, wie du vLLM (Virtual Large Language Model) lokal mit Docker und in der Cloud mit Google Cloud einrichten und ausführen kannst.

Lerne, wie du mit dem Phi-4-Modell von Microsoft einen Hausaufgaben-Checker erstellst, der Lösungen prüft, detaillierte Korrekturen liefert und elegante Alternativen vorschlägt.

Lerne, wie du große Sprachmodelle mit den Präferenzen der Nutzer abgleichen kannst, indem du die Feinabstimmung der Präferenzen und die direkte Präferenzoptimierung von OpenAI nutzt.

Hier erfährst du, wie du deinen Programmierworkflow mit der ChatGPT-Desktop-App optimierst. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Integration mit VS Code, dem Terminal und Xcode.